class: center, middle, inverse, title-slide # Des analytics à l’impact ## Pourquoi et comment évaluer une politique open data ? ### Joël Gombin, Datactivist ### 6 mars 2020 --- layout: true <style> .remark-slide-number { position: inherit; } .remark-slide-number .progress-bar-container { position: absolute; bottom: 0; height: 4px; display: block; left: 0; right: 0; } .remark-slide-number .progress-bar { height: 100%; background-color: #e95459; } </style> <div class='my-footer'><span>Meetup open data</span> <center><div class=logo><a href='https://datactivist.coop/'><img src='https://github.com/datactivist/slides_datactivist/raw/master/inst/rmarkdown/templates/xaringan/resources/img/fond_noir_monochrome.png' width='100px'></a></div></center></span></div> --- class: center, middle Ces slides en ligne : http://datactivist.coop/opendatadays/meetup/ Sources : https://github.com/datactivist/opendatadays Les productions de Datactivist sont librement réutilisables selon les termes de la licence [Creative Commons 4.0 BY-SA](https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/legalcode.fr). <BR> <BR>  --- ## Qui sommes nous ? .center[[](https://datactivist.coop)] ### We .red[open data], we make them .red[useful] --- ## Qui sommes nous ?  --- ## Qui sommes nous ? - Datactivist est un .red[**pure player de l’open data**] créé en 2016, par Samuel Goëta et Joël Gombin. - Se positionnant sur .red[**toutes les étapes du travail d’ouverture des données**], Datactivist travaille tant avec les producteurs de données qu’avec les réutilisateurs et participe à l’appropriation des données par chacun. - Nous appliquons nos propres .red[**valeurs**] : nous sommes une coopérative ; nos supports de formation et nos contenus sont librement réutilisables, publiés en licence Creative Commons. - Une approche issue de la recherche : voir notamment **https://datactivist.coop/these**. - Nous animons la communauté [#TeamOpenData](https://teamopendata.org). --- class: inverse, center, middle # Quelles métriques pour un projet open data ? ---  ---  --- ## C'est compliqué... La mesure de l'impact réel peut ainsi s'avérer : 1. complexe : choix de l’indicateur, mesure chronophage 2. hasardeuse : métrique incomplète, causalité donnée > usage à démontrer 3. impossible : réutilisation inconnue --- ## ... mais c'est un bon coup .red[**S'intéresser à l'impact de l'open data, c'est s'intéresser à la demande et à l'usage.**] --- ## Deux leviers à actionner .pull-left[ **Faire de l'open data à la demande** Une évaluation plus qualitative : - Quelles sont les principales utilisations du portail ? - Quelles données-utilisent-elles, et ces données sont-elles satisfaisantes ou suffisantes ? - Comment générer de nouvelles utilisations suite à ces enseignements ? => une démarche orientée satisfaction utilisateur ] .pull-right[ **Profiter des opportunités offertes par l'open data** - économiser sur ce que d'autres font, potentiellement mieux - consommer ses propres données et rationaliser son fonctionnement - libérer du temps aux agents => une démarche orientée cœur de métier ] --- class: inverse, center, middle # Et chez vous, comment on évalue l'impact de l'open data ? --- class: inverse, center, middle # Merci ! Contact : [joel@datactivist.coop](mailto:joel@datactivist.coop) En savoir plus : [https://medium.com/datactivist](https://medium.com/datactivist/des-analytics-%C3%A0-limpact-pourquoi-%C3%A9valuer-une-politique-open-data-461504a34eca)